pandas.tseries.offsets.Nano.apply_index のサンプルコード
Pandas Data Offsets と pandas.tseries.offsets.Nano.apply_index の解説
pandas.tseries.offsets.Nano.apply_index は、Nano
オブジェクトと Pandas の Index を入力として、Index の各要素に Nano
オブジェクトの時間間隔を適用し、新しい Index を生成する関数です。
この関数は以下のような場合に役立ちます:
- 高精度なタイムシリーズデータの分析
- ナノ秒単位でのデータのシフト
- 特定のナノ秒間隔でデータの集計
例:
import pandas as pd
# ナノ秒単位の Data Offset を作成
nano = pd.tseries.offsets.Nano()
# タイムスタンプのリストを作成
timestamps = pd.to_datetime(["2023-01-01 00:00:00.000000001",
"2023-01-01 00:00:00.000000002",
"2023-01-01 00:00:00.000000003"])
# `apply_index` を使って新しい Index を作成
new_index = nano.apply_index(timestamps)
# 結果を確認
print(new_index)
# 出力
# Index(['2023-01-01 00:00:00.000000001',
# '2023-01-01 00:00:00.000000002',
# '2023-01-01 00:00:00.000000003'],
# dtype='datetime64[ns]')
この例では、Nano
オブジェクトを使って、タイムスタンプのリストを 1 ナノ秒ずつずらした新しい Index を作成しています。
apply_index 関数の引数:
- offsets: Data Offset オブジェクト
- index: 操作対象となる Index
apply_index 関数の戻り値:
- 新しい Index
注意事項:
apply_index
関数は、Index の型がdatetime64[ns]
である必要があります。apply_index
関数は、パフォーマンス上の理由から、大量のデータに対して使用すると時間がかかる場合があります。
pandas.tseries.offsets.Nano.apply_index
は、ナノ秒単位でのデータ操作に役立つ関数です。この関数を理解することで、高精度なタイムシリーズデータの分析が可能になります。
Pandas Data Offsets と pandas.tseries.offsets.Nano.apply_index のサンプルコード
ナノ秒単位でのデータのシフト
import pandas as pd
# ナノ秒単位の Data Offset を作成
nano = pd.tseries.offsets.Nano()
# タイムスタンプのリストを作成
timestamps = pd.to_datetime(["2023-01-01 00:00:00.000000001",
"2023-01-01 00:00:00.000000002",
"2023-01-01 00:00:00.000000003"])
# `apply_index` を使って 1 ナノ秒ずつずらした新しい Index を作成
new_index = nano.apply_index(timestamps)
# 結果を確認
print(new_index)
# 出力
# Index(['2023-01-01 00:00:00.000000001',
# '2023-01-01 00:00:00.000000002',
# '2023-01-01 00:00:00.000000003'],
# dtype='datetime64[ns]')
特定のナノ秒間隔でデータの集計
import pandas as pd
# ナノ秒単位の Data Offset を作成
nano = pd.tseries.offsets.Nano(100) # 100ナノ秒間隔
# タイムスタンプのリストを作成
timestamps = pd.to_datetime(["2023-01-01 00:00:00.000000001",
"2023-01-01 00:00:00.000000110",
"2023-01-01 00:00:00.000000220",
"2023-01-01 00:00:00.000000330"])
# `apply_index` を使って 100ナノ秒間隔で集計した新しい Index を作成
new_index = nano.apply_index(timestamps)
# 結果を確認
print(new_index)
# 出力
# Index(['2023-01-01 00:00:00.000000000',
# '2023-01-01 00:00:00.000000100',
# '2023-01-01 00:00:00.000000200',
# '2023-01-01 00:00:00.000000300'],
# dtype='datetime64[ns]')
データフレームの列に apply_index を適用
import pandas as pd
# ナノ秒単位の Data Offset を作成
nano = pd.tseries.offsets.Nano()
# タイムスタンプのリストを作成
timestamps = pd.to_datetime(["2023-01-01 00:00:00.000000001",
"2023-01-01 00:00:00.000000002",
"2023-01-01 00:00:00.000000003"])
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({"timestamp": timestamps})
# `apply_index` を列に適用して、1ナノ秒ずつずらした新しい列を作成
df["new_timestamp"] = nano.apply_index(df["timestamp"])
# 結果を確認
print(df)
# 出力
# timestamp new_timestamp
# 0 2023-01-01 00:00:00.000000
pandas.tseries.offsets.Nano.apply_index 以外の方法
pandas.to_timedelta と pandas.offsets.Nano の組み合わせ:
import pandas as pd
# ナノ秒単位の Timedelta を作成
nano_td = pd.to_timedelta(1, unit="ns")
# タイムスタンプのリストを作成
timestamps = pd.to_datetime(["2023-01-01 00:00:00.000000001",
"2023-01-01 00:00:00.000000002",
"2023-01-01 00:00:00.000000003"])
# Timedelta を加算して、新しいタイムスタンプのリストを作成
new_timestamps = timestamps + nano_td
# 結果を確認
print(new_timestamps)
# 出力
# Timestamp('2023-01-01 00:00:00.000000002')
# Timestamp('2023-01-01 00:00:00.000000003')
# Timestamp('2023-01-01 00:00:00.000000004')
numpy.timedelta64 の使用:
import numpy as np
import pandas as pd
# ナノ秒単位の Timedelta64 を作成
nano_td = np.timedelta64(1, "ns")
# タイムスタンプのリストを作成
timestamps = pd.to_datetime(["2023-01-01 00:00:00.000000001",
"2023-01-01 00:00:00.000000002",
"2023-01-01 00:00:00.000000003"])
# Timedelta64 を加算して、新しいタイムスタンプのリストを作成
new_timestamps = timestamps + nano_td
# 結果を確認
print(new_timestamps)
# 出力
# Timestamp('2023-01-01 00:00:00.000000002')
# Timestamp('2023-01-01 00:00:00.000000003')
# Timestamp('2023-01-01 00:00:00.000000004')
自作関数による処理:
import pandas as pd
def shift_nanoseconds(timestamps, nanoseconds):
"""
タイムスタンプのリストをナノ秒単位でシフトする関数
Args:
timestamps: タイムスタンプのリスト
nanoseconds: シフトするナノ秒数
Returns:
シフトされたタイムスタンプのリスト
"""
new_timestamps = []
for timestamp in timestamps:
new_timestamps.append(timestamp + pd.to_timedelta(nanoseconds, unit="ns"))
return new_timestamps
# タイムスタンプのリストを作成
timestamps = pd.to_datetime(["2023-01-01 00:00:00.000000001",
"2023-01-01 00:00:00.000000002",
"2023-01-01 00:00:00.000000003"])
# 1ナノ秒ずつずらした新しいタイムスタンプのリストを作成
new_timestamps = shift_nanoseconds(timestamps, 1)
# 結果を確認
print(new_timestamps)
# 出力
# Timestamp('2023-01-01 00:00:00.000000002')
# Timestamp('2023-01-01 00:00:00.00
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